云计算架构在商业银行批处理流程优化中的应用 附云计算在银行业的应用研究.docx
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1、云计算架构在商业银行批处理流程优化中的应用摘要银行业在实现数据与业务集中处理的架构后,伴随业务的不断扩展, 规模的日渐扩大,怎样灵活配置资源以及提升计算资源的使用效率,乃是当今银 行信息中心所需迫切解决的重点问题。本文提出了一种能分解优化业务流程,以 及开展独立并行处理任务的方法。【关键词】云计算商业银行批处理流程现阶段,以服务虚拟化与计算资源为运作核心的云计算技术,呈现出广阔的 发展前景,尤其是在银行业中中,得到了越来越宽泛的应用,现阶段,其已经成 为银行业信息化发展的重要趋向。本文基于云计算架构,探讨了一种优化批量业 务流程处理的方法。1批处理业务流程的相关优化从根本层面来考量,批处理过程
2、中所囊括或涉及到的业务流程,实为一组相 互关联的活动方式,能够把输入以一种合理方式,持续不断的向输出转化;此外, 在各各活动间内,除了在先后顺序方面有着比较严格的规定外,在活动的基本内 容、采取的具体方式以及所应承担的责任上,均需要进行明确、系统化界定,以 此来最大程度达成或实现各种活动在各角色间的交换,并能够根据实际需要,以 此达到对相关对业务实施批量处理的目的。为了最大化提升资源使用效率,提高 处理能力,在设计流程活动时,需始终秉持如下原则:(1)与其它活动与流程保持独立状态,可重复操作;(2)使用比较少的计算资源、储存、CPU等;(3)可以开展并行处理。针对银行信息中心而言,其能依据资源
3、配置实况,对规划中的资源配置进行 安排批处理,实现并行处理,以此来最大程度满足处理时限方面的要求,各批处 理能够对存储、CPU、服务器等虚拟化资源进行分配,还能分配固定的资源,从 根本上来讲,如果当前的资源情况与批处理方面的要求存在不相符,或者是无法 满足的情况,那么便需要根据实际情况及当前需要,合理的增加资源。针对此种 模式来讲,其在实际应用与操作中,并不能真正意义上为资源的高效利用提供保 障,而且还需要在实际操作中,额外增加CPU计算,一些方面还需要更新资源, 采用更高I/O性能的资源,如此一来,便会造成比较严重的资源浪费。因此,在 实际操作中,可以对批处理相关业务流程进行适当优化,还需要
4、对其操作给予优 化,来实施改进,以此来从根本上实现资源使用效率的提升。2以M叩RedUCe为基础的批处理优化2.1 HadoopZMapReduce并行计算实验环境分析针对Hadoop云计算平台来讲,其主要由MapReduce并行计算架构与HDFS 分布存储、映射机制构成,可扩展性好,另外,在具体的稳定性上,或者是在开 放性方面,其均有比较明显的应用优势。而对于MapReduce而言,其在实际运 作中,主要借助两个函数,其一为RedUCe,其二是Map,其在实际应用中,能 够为整个系统运行,提供可以进行并行计算的框架,并且还能对任务进行分解与 计算任务,能并行或独立计算操作集合(Tasks),
5、并向MaP函数提交与处理, 而对于RedUCe函数而言,其主要负责MaP函数各项计算结果的排序、整理、收 集等。其功能时依据相关映射规则,把输入的(kb vl)键值对,以一种合理方 式向另一个或一批IiSt (k2, v2)对输出转换,而对于RedlICe来讲,其把一个 或多个MaP输出的IiSt (k2, v2),向新的键值对IiSt (k3, v3)转换,且将其 当作任务计算的输出。针对HadOOPMaPRedUCe而言,与其所提供的并行计算框 架,通常情况下,是以JAVA为基础的;而且其还能根据实际需要,提供更加实现 今后发展需要的PiPe机制,因而能够为其它编程语言,提供更加实用、更为
6、全 面的服务。本文结合当前社会发展需要,探讨了以FNU C+为基础,对流程节 点进行处理的M叩函数与Reduce函数。从根本上来讲,如果根据实际需要,把流程任务以一种高效方式,输入至 MaP函数,或者是输出输出,那么针对此时的键值而言,与之相对应的任务编号 为;针对M叩函数来讲,其C+能够高效化完成执行流程任务,并且还能根据实 际情况,满足其在I/O与数据读写操作方面的需要。对于流程优化模拟操作来讲, 从基础层面来分期,其实际是以4个业务流程类型作为其运行基础的,在各个业 务流程当中,均或多或少的加入有任务节点,任务类型4个(网络、存储、计算 与检查),各任务类型均对应一个有限计算节点Data
7、NOde。2.2 流程事务与流程优化的比较针对此平台而言,其在实际运作中,通常将业务流程当作整个系统运转的主 要处理单元,其能够根据实际需要,对2种计算架构展开模拟操作,运用相同的 数据与模拟流程,此外,还对一个DateNote服务器宕机时的性能与任务容积机 制进行了检测。针对流程最短处理时间而言,实际就是流程任务在实际执行中, 依据事先制定好的关键逻辑路径,将某个任务高效化完成,然后才能根据实际情 况,激活后续节点任务。从基础层面来分析,在4个DaraNode中实现流程的平 均分配,各DataNode处理的流程数据,基本上是处于对等状态,另外,还有着 相同的资源使用率。针对任务优化分解方法来
8、讲,可以根据实际需要,将其划分 为7个任务队列,针对DataNOde资源来讲,其在具体的分配上,主要是依据优 先资源原则来开展。在实际运作中,根据实验平台经计算所获得的运行数据,在批处理流程相同 的情况下,或者是在相同的硬件架构下,借助于业务流程,进行有针对性、系统 化分解,且对并行计算进行深层优化,可以对更多的事物进行处理,而且还能显 著提高资源的使用效率,即便将流程分解,在最终的运行结果方面,仍能证明此 方法的主要优势,因而能够为后续研究奠定坚实基础。3结语综上,现如今,对云计算技术进行深入研究,已成为IT产业的新趋势、新 走向,采用云计算架构,不管是在具体的服务效率上,还是在在运行成本上
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